为推动前期博物馆文物影像采集成果向数字化成果转化，山东大学“智绘文脉”社会实践队在完成多地文物实地调研与素材采集后，进一步开展基于NeRF技术的文物三维重建实践。团队从影像整理、相机位姿估计和数据集构建入手，逐步搭建起从真实文物照片通向三维数字空间的技术链路，让前期采集的一张张文物照片真正成为数字化建模的数据基础。
与普通图像展示不同，NeRF三维重建需要了解每张照片拍摄时相机所在的位置、方向以及相机内部参数。为此，团队在项目中引入COLMAP摄影测量流程，对多视角照片进行特征提取、特征匹配和稀疏重建，通过照片之间重复出现的纹理和结构特征恢复相机之间的空间关系。
在实际处理过程中，团队首先对原始照片进行统一命名、尺寸规范化和质量检查，再调用COLMAP完成相机位姿估计。项目针对真实文物照片数量有限、拍摄角度不完全规则等特点设计了标准与增强两类匹配方案，并在必要时通过加强特征提取、引导匹配等方式提高图像注册成功率。
以项目中保存的一组文物样本数据为例，共整理25张源照片，其中19张成功完成相机注册，注册比例达到76%，形成了可用于后续NeRF训练的有效多视角数据。程序进一步完成图像去畸变，并生成NeRF训练所需要的 poses_bounds.npy 等数据文件，使原本彼此独立的二维照片建立起统一的三维空间坐标关系。
数据分析也暴露出真实博物馆环境给数字化重建带来的挑战。项目诊断结果显示，部分影像存在展柜玻璃反光、复杂背景以及不同照片曝光差异等问题。对此，团队没有简单依靠延长训练时间弥补，而是将问题进一步纳入后续训练策略优化。
从博物馆展厅中的一次按下快门，到计算机中形成完整的相机轨迹，文物数字化的第一步正是在这些细致的数据处理中完成。对于“智绘文脉”实践队而言，实地采集并不是社会实践的终点，而是数字化工作的起点。
下一阶段，团队将以完成位姿估计的文物多视角数据为基础，进一步开展NeRF神经辐射场训练，通过人工智能技术学习文物在三维空间中的形态、色彩和视角变化规律，使实体文物逐步获得可计算、可渲染的数字表达。
